The Evolution of Recombination in a Heterogeneous Environment
Notice bibliographique
Résumé
Most models describing the evolution of recombination have focused on the case of a single population, implicitly assuming that all individuals are equally likely to mate and that spatial heterogeneity in selection is absent. In these models, the evolution of recombination is driven by linkage disequilibria generated either by epistatic selection or drift. Models based on epistatic selection show that recombination can be favored if epistasis is negative and weak compared to directional selection and if the recombination modifier locus is tightly linked to the selected loci. In this article, we examine the joint effects of spatial heterogeneity in selection and epistasis on the evolution of recombination. In a model with two patches, each subject to different selection regimes, we consider the cases of mutation-selection and migration-selection balance as well as the spread of beneficial alleles. We find that including spatial heterogeneity extends the range of epistasis over which recombination can be favored. Indeed, recombination can be favored without epistasis, with negative and even with positive epistasis depending on environmental circumstances. The selection pressure acting on recombination-modifier loci is often much stronger with spatial heterogeneity, and even loosely linked modifiers and free linkage may evolve. In each case, predicting whether recombination is favored requires knowledge of both the type of environmental heterogeneity and epistasis, as none of these factors alone is sufficient to predict the outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».